Points importants :
- JetBlue a résolu ses problèmes d’accessibilité aux data en construisant une pile de data de pointe qui inclut Fivetran et Snowflake.
- Une stratégie data complète a permis aux analystes et aux dirigeants d’accéder à de nombreux ensembles de data qui proviennent de différents groupes de travail, et ainsi de prendre de meilleures décisions.
- L’équipe d’ingénierie data peut configurer de nouveaux pipelines en moins de deux minutes et ainsi se concentrer sur les projets à forte valeur ajoutée.
- JetBlue utilise la change data capture basée sur les journaux de Fivetran pour répliquer les data de maintenance des avions issues de ses databases Oracle locales sur Snowflake. En outre, l’équipe tire parti des connecteurs SaaS de Fivetran pour répliquer facilement et rapidement des data provenant de systèmes tiers vers Snowflake.
Pile de data :
- ELT : Fivetran, dbt Cloud, Azure Data Factory
- Warehouse : Snowflake
- Sources : Oracle, SQL Server, Qualtrics, Servicenow, Jira, Concur, Salesforce
- Plateforme cloud : Microsoft Azure
JetBlue transporte ses clients vers plus de 110 destinations aux États-Unis, en Amérique latine, dans les Caraïbes, au Canada et au Royaume-Uni, opérant en moyenne 900 vols par jour. Chaque personne, chaque avion et chaque voyage génère des points de data qui révèlent les impressions des clients, donnent des informations sur le chiffre d’affaires prévisionnel, aident à prédire la consommation de carburant, préconisent la maintenance nécessaire pour les avions et fournissent des renseignements essentiels à la préparation des opérations.
Tout cela représente dans l’ensemble un énorme volume de data.
Les data sont vraiment indispensables dans le secteur des compagnies aériennes. Nous ne pourrions pas effectuer nos opérations sans avoir à portée de main les informations nécessaires pour prendre des décisions à chaque minute, explique Ashley Van Name, directrice générale de l'ingénierie des données chez JetBlue. Nous fonctionnons 24 h/24, 7 j/7. Chaque minute, notre équipe a besoin d’informations pour transporter les clients d’un point A à un point B de manière efficace. »
La gestion et l’organisation de ce flux important d’informations représentait un défi pour JetBlue avant la création d’un magasin unique pour ses data. JetBlue a décidé d’investir dans une pile de data moderne et basée sur le cloud. À l’aide d’outils de création de pipeline comme Fivetran, JetBlue est désormais en mesure de déplacer des data provenant de plusieurs sources vers son cloud data Snowflake, permettant ainsi à l’équipe d’ingénieurs d’Ashley Van Name d'accéder rapidement à l'information pour des cas d'utilisation analytique et de réduire de manière significative le temps nécessaire à la configuration manuelle des pipelines de data.
« Nous avons pu configurer des pipelines de data en moins de deux minutes, explique Ashley Van Name. Auparavant, cette tâche aurait mobilisé des ingénieurs pendant des semaines, si ce n’est des mois, pour entièrement construire, tester et déployer les pipelines. Fivetran rend cela possible en seulement quelques minutes. »
Le data warehouse Snowflake de JetBlue contient désormais plus de 115 To de data provenant de 130 systèmes différents, ainsi que des data à jour prêtes pour l’analyse. La compagnie aérienne a construit une suite de produits d’analyse en libre-service, utilisée par ses analystes et responsables dans de nombreux groupes de travail pour fournir des informations pertinentes. Ainsi, JetBlue a pu créer une meilleure expérience client et mieux comprendre ses propres opérations.
Dans la prochaine section, nous expliquerons comment JetBlue a construit une pile de data moderne pour y parvenir en déployant un minimum d’efforts.
Propulser le service client de la compagnie aérienne vers de nouveaux sommets
JetBlue génère et stocke des data dans de nombreuses applications commerciales et databases transactionnelles. Rassembler toutes ces data dans Snowflake rapidement et précisément constituait un défi.
En vue de centraliser ces data provenant des plateformes SaaS de la compagnie aérienne et de les rendre accessibles à des fins d’analyse, JetBlue avait besoin d’une pile de data moderne construite sur Fivetran et Snowflake.
L’intégration par la compagnie aérienne des data provenant d’enquêtes client Qualtrics illustre la simplicité du processus actuel. Une enquête Qualtrics standard pose des questions aux passagers JetBlue sur leur expérience de vol, la facilité de déplacement dans l’aéroport et la manière dont leur expérience générale aurait pu être améliorée.
Pour mieux comprendre ses clients, JetBlue utilise des data client stockées dans Snowflake provenant d’une grande variété de sources afin d’identifier des candidats à une enquête. Un pipeline personnalisé envoie ensuite des informations à Qualtrics pour la distribution des enquêtes. Pour finir, le connecteur Qualtrics de Fivetran transfère les commentaires client vers Snowflake pour l’analyse.
« Utiliser Fivetran pour répliquer des data Qualtrics vers Snowflake est bien plus rapide (et simple) que l’utilisation de pipelines développés en interne avec le même objectif. Nous le savons, puisque nous avons déjà essayé, ajoute Ashley Van Name. Il nous a fallu quelques semaines pour que les pipelines fonctionnent correctement dans notre système développé en interne. »
Ainsi, les équipes data de JetBlue peuvent recevoir les retours d’enquête, les transmettre aux dirigeants pour qu’ils effectuent des changements en fonction de ces commentaires et à terme prennent des mesures relatives aux informations afin d’améliorer l’expérience des clients qui choisissent de voyager avec JetBlue.
Fivetran nous permet de répliquer les data à partir de nombreux systèmes sources vers une database ou un data warehouse cible de notre choix, ajoute Ashley Van Name. Cela nous permet de réellement éliminer les silos de data. »
Cette stratégie a permis d’éviter à l’équipe d’ingénierie data de la compagnie aérienne d’avoir à construire des pipelines de data automatisés. Désormais, les ingénieurs data peuvent se concentrer sur des projets à plus forte valeur ajoutée.
Effectuer une maintenance des avions proactive et orientée data
Pour les applications d’entreprise comme le système de maintenance des avions, qui stocke des data dans des magasins de données locaux, JetBlue utilise la change data capture basée sur les journaux de Fivetran afin de répliquer les data de maintenance des avions à partir de ses anciens systèmes vers Snowflake.
JetBlue utilise ces data, qu’elles soient collectées au sol ou dans ses centres d’assistance, afin d’éviter les retards de vol liés à la maintenance, en résolvant les problèmes de manière proactive, avant qu’ils ne surviennent.
Grâce à cette consolidation de data, JetBlue se rapproche de son objectif : être capable d’effectuer une maintenance véritablement prédictive, ce à quoi aspirent de nombreuses compagnies aériennes. En d’autres termes, JetBlue sera en mesure d’utiliser ses ensembles de data volumineux pour prévoir les activités de maintenance qui devront être effectuées dans un futur plus ou moins proche.
Grâce à la maintenance prédictive, JetBlue sera capable d’améliorer l’efficacité de la maintenance, de réduire les coûts mais aussi d’éviter les problèmes mécaniques qui peuvent réduire la durée de vie globale d’une machine.
JetBlue utilise les data pour fidéliser les clients et développer ses activités
L’approche de JetBlue en matière de data lui a permis de maintenir une expérience client de haute valeur dans le secteur des compagnies aériennes. Comme l’explique Ashley Van Name, mettre les data entre les mains des personnes permet de débloquer rapidement encore plus d’opportunités.
« Plus nous pouvons réduire le temps nécessaire à l’acheminement des data vers les personnes qui en ont besoin, plus l’analyse de data sera intéressante (et efficace) », conclut Ashley Van Name.
Avec une culture orientée data et une pile de data moderne, JetBlue est en bonne position pour développer encore davantage ses activités dans les années à venir. C'est un résultat passionnant.
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